该死的
国人！
……
同一时间，国，华盛顿州，西雅图市，雷德蒙德，微
总
。
微总裁办公室，萨
亚·纳德拉正坐在办公室
专门的会客间，他的对面坐着年轻的奥特曼。
当然不是那个会发光的奥特曼，而是山姆·奥特曼，openai的创始人，那被闪电罢免过后又重新拿回了权力的执行者。
从两人的表
能看
，这次谈话并不愉快，这不太正常。
毕竟微在openai已经投资了130亿，还是元。
众所周知openai还未能完全实现盈利，所以这笔投
想要立刻变现还遥遥无期，最重要的是，华夏还有一个似乎更加智能的智能
压着openai。
不过今天的不愉快却跟华夏跟西林没什么关系，主要是关于第三者苹果的。
是的，微投了
额的资金，但只是能有限获得其技术授权，并非能独家使用。
恰好，从前年开始，有为集团的群智框架横空世，其在移动端的智能验远远超过了苹果。这样让苹果
觉到极限的危机，从那个时候开始就已经开始跟openai眉来
去了。
两年过去了，有为集团优化了各个客
端的智能验，苹果跟openai的
度合作也即将开
结果。这一合作，苹果直接将openai的gpt模型集成到ios18
，同时还准备正式接siri。
这对于微来说，的确是件很尴尬的事。
虽然说苹果针对的是有为集团，才会开始这一布局。但在ai署这块，同属于科技公司的微跟苹果同样也是直接竞争对手。比如微自研的苏菲平板跟笔记本，就直接跟苹果的ipad和ac笔记本产生直接竞争关系。
显然微对苹果还是很重视的。
主要还是微自己搞的职能系还差
意思。必应、ed这样的消费者业务，一直都是半死不活的。
微的dows虽然依然是世界上占有率最大的
作系统，但本地模型，电脑、平板、手机上的各项消费者业务，却跟dows的市场占有率严重不匹
。
如果siri真能完接chatgpt，让苹果的产品拥有更好的智能化验，最先被打击的不一定是华夏的有为集团，而是微。
毕竟有为集团的产品现在很难卖到北跟欧洲市场，但在这些世界主要市场，微却是苹果的直接竞争对手。尤其是在pc这块的业务。
有了以上基础，再看这
气氛大概就能理解了。
显然双方已经经历了几
的
锋，都已经有些疲惫。
“山姆，我再重申一遍，你这是在破坏我们的合作基础！微在openai最难的时候注了额的资金，才有了现在的成就，而你们现在所
的，违背了我们的合作基础！”
“我也只能告诉你，我理解你的受，但我开创openai的使命是推动ai技术的发展和应用。与苹果的合作是为了实现这一目标，并不是针对微。”
“这不仅仅是目标的问题。这对我们的战略和市场地位是一个直接的打击。你是在
迫我们不得不重新审视对openai的支持吗？”
“我知
，但你们同样投资了istral，还有自研ai-1，还有phi系列开源模型，所以说白了，我们从来都不曾是微的唯一选择，只是恰好，openai还算成功而已。所以如果你觉得这不公平，可以卖openai的
权。这是一笔生意，纳德拉先生。”
山姆·奥特曼摊了摊手，说。
没办法，他也想跟萨亚·纳德拉好好谈谈，但对方提的要求有些不太现实。
萨亚·纳德拉认为微作为openai的大东，有权知这次openai跟苹果合作的
细节，尤其是所涉及到哪些技术细节跟数据共享。
这对于一直要求独立运营openai的山姆·奥特曼无法接受的。
真把这些都给了微，那openai哪里还有任何独立
可言？尤其是以后谁还敢跟openai合作？
“不要我，山姆。要知华夏人的人工智能已经远远超过了openai，我们并不是没有选择。而你们如果这次失败的话，并不能对华夏人的人工智能技术造成任何困扰，相信我苹果会毫不犹豫的抛弃你们。”
“呵……”
有意思的事
显然对于山姆·奥特曼来说，华夏人的人工智能技术是有特指的。
也不止是豆豆，虽然豆豆是全世界最成功的人工智能产品，而且名声很大。但其实就目前来说，一般人只能在网上接
一
豆豆，没可能接到豆豆的源代码。
二般人其实也一样，倒是群智的框架能接到，两者走的路线并不完全相同。
比如chatgpt的逻辑不存在因果耦合，其最
心的工作原理是通过分析大量文本数据来预测给定上文最可能的一句话或词汇。
这基于统计模型的学习模式缺乏对真实世界的理解。
起码就目前而言，chatgpt还没有构建在的世界模型来理解因果关系。
一个最简单的例
，当有人向chatgpt提问，苹果熟了又没人采摘会发生什么？回答大概率是正确的，掉在地上。这并不是说chatgpt理解了重力导致的因果关系，更大的可能是它学习过关于
顿发现重力的那篇文章。
这跟群智的因果解耦框架不同，群智框架其实更接近世界大模型框架，依赖的是因果关系的学习。简单来说，就是不断的通过结果，倒原因的学习方式来掌握知识，以及加对这个世界的理解。
这也是如果有人孜孜不倦的给chatgpt喂养错误的数据，就能让人工智能在某个问题上不停犯错的原因。
当然并不是说群智框架就是完的。
事实上群智框架也会错。只是犯的错误往往于对因果关系错误的理解。
比如之前网上就曾曝过一个笑话，有人问接了群智框架的小艺，如果把冰块放
刚烧开的
会发生什么？小艺的回答是，冰块会变成蒸汽，因为沸腾可能使冰块蒸发。
这就属于典型的因果关系理解错误。毕竟
照
理过程，冰块会先在作用经历
化再被加到沸，才能变成蒸汽。
两者的区别是要让chatgpt给正确的回答，需要训练数据时生成文本。群智框架只需要让它彻底能理解化跟升华两不同的概念就够了。
对这简单的问题解答，显然前者更有优势。前者只要不停告诉chatgpt，冰要先化成，次就能给正确答案。
但后者要各举例，比如让系统理解
冰之所以会直接变成气态，是因为在地球标准压力，二氧化碳没有
态存在的稳定区。所以会直接从固变为气，但则不一样……
但优
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